Расскажите о самом интересном проекте, над которым вы работали.

Один из самых интересных проектов — это разработка высокопроизводительного трейдингового движка (market data processor) на C++ для фондовой биржи. Задача заключалась в обработке потоков рыночных данных (order book updates) с латентностью менее 100 микросекунд.

Мой вклад и решенные технические задачи:

• Оптимизация обработки сообщений: Мы отказались от динамических аллокаций в «горячем» пути. Использовали кольцевые буферы (ring buffers) на основе предварительно выделенных массивов и атомарных операций для обмена данными между потоками (producer-consumer pattern).

  template<typename T, size_t Size>
  class SPSCRingBuffer {
      std::array<T, Size> buffer_{};
      std::atomic<size_t> head_{0}, tail_{0};
  public:
      bool try_push(T&& item) noexcept { /* ... lock-free enqueue */ }
      bool try_pop(T& item) noexcept { /* ... lock-free dequeue */ }
  };

• Снижение латентности сети: Для приема UDP-мультикаст-потоков использовали boost::asio в режиме низкой латентности, настройку сокетов (SO_RCVBUF) и привязку потоков к конкретным CPU-ядрам (pthread_setaffinity_np) для минимизации переключений контекста и кэш-промахов.

• Профилирование и оптимизация: Активно использовали perf, Intel VTune и Valgrind/Callgrind для поиска узких мест. Одной из ключевых оптимизаций была замена полиморфных вызовов виртуальных функций на шаблонный CRTP (Curiously Recurring Template Pattern) для статического полиморфизма, что устранило затраты на косвенные вызовы и улучшило предсказание ветвлений.

Результат: Нам удалось достичь стабильной латентности обработки в ~85 микросекунд на 99-м перцентиле, что соответствовало жестким требованиям заказчика. Проект был сложным, но дал бесценный опыт в low-level оптимизациях, многопоточности и работе с реальным hardware.